百度支付顧問蔡凱龍：別被市場大小蒙蔽，台灣的FinTech很有前途|數位時代 BusinessNext

百度支付顧問蔡凱龍：別被市場大小蒙蔽，台灣的FinTech很有前途

百度支付顧問蔡凱龍分享智能投顧及 Fintech 的市場觀察，預估智能投顧市場會在2020年達到2.2兆美元的規模。

「台灣的 Fintech 市場相較中國雖然小、但競爭相對也低。」百度支付海外顧問蔡凱龍 1 日在「智能理財與數據金融新商機」論壇上指出，台灣仍有發展 Fintech 的空間，同時他也看好成長飛速的智能投顧市場，預估將於 2020 年在全球達到 2.2 兆美元的規模。

說到台灣，蔡凱龍認為台灣目前 Fintech 發展不起來的原因除了政策保護過度，導致台灣金融企業國內競爭激烈，對外卻缺少競爭心，同時也因為台灣管理層多半年齡層較高，導致創新困難。

但他也提到，台灣市場雖然比中國小了近 60 倍，但中國針對 Fintech 的 P2P 合法公司就有 3,600 家，按比例來看，台灣應該要有 60 家此類公司，然而事實上台灣卻只有 10 家不到，顯然還有發展空間。

他指出，跟美國與台灣不同，中國幾乎直接跳過了「支票」這個環節，從傳統貨幣直奔電子支付，才會有發展神速的感覺，這也是為甚麼大陸的商業模式多半沒有辦法直接複製到台灣。但這不代表台灣的 Fintech 做不起來，只是市場還處於過渡期，需要熟悉 Fintech 的運作模式。

Fintech 的運作模式

蔡凱龍提出四個Fintech 關鍵元素，分別是：用戶、體驗、粉絲、生態。他認為這就是為甚麼科技界的 Fintech 做的比金融界還要出色的原因－因為科技界奉行「用戶為上」的理念多年，正好打中了 Fintech 重視用戶和體驗的傾向。

而「資金」及「場景」是讓這 4 種關鍵元素得以成形的基本需求。資金就像血液，負責在 4 種元素間流動，保持運轉（沒錢就窒礙難行），而場景就像器官，是血液交換氧氣／資金投資的場所，創造提供利潤的機會。

但 Fintech 最不可或缺的核心元素則是「技術」與「數據」，這也是目前正夯的大數據應用，透過技術與硬體不斷升級及大數據的累積，才能滿足現代越來越多樣化的客製化理財需求（智能投顧）；而機器接近無限的處理量，可以更有效率的即時處理來自世界各地影響理財的事件。蔡凱龍舉例，中東新聞很有可能影響油價，而機器可以在當下就即時通知或處理可能被油價牽動的投資，避免無謂的資金浪費。

智能投顧：年輕人的理財新趨勢

根據KPMG今年二月的調查，智能投顧目前在全球的管理金額約 270 億美元，相較傳統金融機構上兆的規模只佔了滄海一粟，但成長潛力大且正飛速成長，預估會以每年 68% 的成長率，在 2020 年達到 2.2 兆美元的規模。

蔡凱龍認為智能投顧會崛起的原因很簡單，關鍵就是門檻降低了。舉例來說，以前要找 CFA（分析金融師）協助處理投資起碼要有 10 萬美元的投資金額，而智能投顧資訊處理量遠大於人類的特性，幾乎完全移除了投資金額的門檻，不管你要投資 1 萬或 100 萬，智能投顧都能為你量身打造理財建議，繼而產生長尾效應，有效提升銀行業和廣大使用眾的雙方利益。

除此之外，千禧世代採被動理財的比例高達 23%，年輕人生於資訊爆炸的年代，面對相對成熟的企業市場和大量的網路資訊，相較嬰兒潮出生和 X 世代的人，千禧世代更容易選擇被動理財／智能投顧，而之後的佔比只會越來越高。

機器人取代人類顧問：最少還要 20 年

雖然看好潛力，但蔡凱龍預估智能投顧要取代傳統投顧還是需要至少 20 年的時間。如同互聯網經濟的主角是經濟、互聯網是工具，智能投顧的主角也是「投顧」，智能／機器人只是降低成本的手段與工具，要取代人類顧問，智能投顧還有很長的一段路要走T

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。